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第4课 中文提问的步骤咒语提升术（第1页）

第4课　中文提问的步骤，“咒语”

提升术

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我们还是需要强调一点，目前ChatGPT的中文数据库不是特别充实，一些涉及中国历史、地理之类的资料经常会有张冠李戴的错误现象。

如果你认为ChatGPT的回答不是很好，请试试同样的问题用英文提问。

其次，ChatGPT的数据仅有2021年9月以前的，如果你问这个时间以后的问题，比如，今天的黄金价格是多少？它的答案会是：抱歉，作为一个人工智能语言模型，我的知识截止2021年，无法提供当前的黄金价格。

建议您查阅财经新闻或金融网站获取最新的市场行情。

中文输入的情况下，许多你觉得耳熟能详的概念或词汇，也许ChatGPT的训练库里根本没有。

这一课要提升大家的“咒语”

技术，首先介绍四种基本的提示结构。

四种基础模式：

特定指令（Byspecific）：在这种模式下，我们给模型提供一些特定信息，例如问题或关键词，模型需要生成与这些信息相关的文本。

这种模式通常用于生成答案、解释或推荐等。

特定信息可以是单个问题或多个关键词，具体取决于任务的要求。

指令模板（Instruplate）：在这种模式下，我们给模型提供一些明确的指令，模型需要根据这些指令生成文本。

这种模式通常用于生成类似于技术说明书、操作手册等需要明确指令的文本。

指令可以是单个句子或多个段落，具体取决于任务的要求。

代理模式（Byproxy）：在这种模式下，可以充当了一个代理，代表某个实体（例如人、角色、机器人等）进行操作或交互。

代理模式的核心思想是引入一个中介对象来控制对实际对象的访问，从而实现一定程度上的隔离和保护。

诸如于在ChatGPT中，“actas×××”

可以让ChatGPT充当一个代理，扮演某个角色或实体的身份，以此来处理与该角色或实体相关的任务或请求。

示例模式（Bydemonstration）：在这种模式下，我们给模型提供一些示例文本，模型需要生成与示例文本类似的文本。

这种模式通常用于生成类似于给定示例的文本，例如自动生成电子邮件、产品描述、新闻报道等。

示例文本可以是单个句子或多个段落，具体取决于任务的要求。

一、零样本提示词（直接提问）

这种直接提问的Prompt，我们称之为Zero-shotprompt[Zero-shotprompt是一种机器学习的技术，它可以让计算机学会通过一些提示信息来完成一个任务，而不需要进行任何训练。

这些提示信息就是zero-shotprompts。

]，中文叫零样本提示词，意思就是AI本身就早已经训练好，本身具备的对应模式，常用来回复一些常识类问题。

比如太阳系有哪些行星之类。

这种情况，你只要最简单的指令就可以，这跟我们平常百度搜索的方式差不多，就不细讲了。

二、多轮对话（联系上下文）

多轮对话的重点，你要不断给ChatGPT输入信息，让它在原有的已知信息基础上，不断修正自己的答案。

这种模式叫作小样本提问。

ChatGPT有一定的记忆能力，你每次打开一个聊天页面，针对这个页面里面的内容它是有短期记忆的。

这特别像与人对话，它会记得上下文，比如你前面提到过想吃火锅，后面聊天的时候再问它，自己想吃什么，它是记得的。